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주요 식중독 원인 미생물들에 대한 용량-반응 모델 연구 (A Study on Dose-Response Models for Foodborne Disease Pathogens)

  • 박명수;조준일;이순호;박경진
    • 한국식품위생안전성학회지
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    • 제29권4호
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    • pp.299-304
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    • 2014
  • 본 연구는 정량적 미생물 위해평가(Quantitative microbial risk assessment: QMRA)에 절대적으로 필요하지만 국내의 경우 관련 정보 및 자료가 부족한 주요 식중독 원인 미생물에 대한 용량-반응모델(dose-response models) 관련 자료를 수집 정리하여 가장 적합한 용량-반응 모델을 분석 및 선정하였다. 1980년부터 2012년까지 식중독 발생과 관련이 있는 26종의 세균, 9종의 바이러스, 8종의 원생동물관련 용량-반응 모델 및 위해평가 자료들을 중심으로 국내 NDSL (National Digital Science Library), 국외 PubMed, ScienceDirect database에서 총 193개의 논문을 추출하여 정리하였다. 조사된 자료로부터 세균별, 바이러스별, 원생동물별 용량-반응 모델의 미생물 위해평가 활용여부를 확인하고, 위해평가에 활용된 모델들을 메타분석(meta-analysis)에서 사용되고 있는 Relative frequency (fi, 상대빈도 값)를 계산하여 가장 적정한 용량-반응 모델을 제시하였다. 주요 식중독 원인 미생물들인 Campylobacter jejuni, pathogenic E. coli O157:H7 (EHEC / EPEC / ETEC), Listeria monocytogenes, Salmonella spp., Shigella spp., Staphylococcus aureus, Vibrio parahaemolyticus, Vibrio cholera, Rota virus, Cryptosporidium pavum의 적정 용량-반응 모델은 beta-poisson (${\alpha}=0.15$, ${\beta}=7.59$, fi = 0.72), beta-poisson (${\alpha}=0.49$, ${\beta}=1.81{\times}10^5$, fi = 0.67) / beta-poisson (${\alpha}=0.22$, ${\beta}=8.70{\times}10^3$, fi = 0.40) / beta-poisson (${\alpha}=0.18$, ${\beta}=8.60{\times}10^7$, fi = 0.60), exponential ($r=1.18{\times}10^{-10}$, fi = 0.14), beta-poisson (${\alpha}=0.11$, ${\beta}=6,097$, fi = 0.09), beta-poisson (${\alpha}=0.21$, ${\beta}=1,120$, fi = 0.15), exponential ($r=7.64{\times}10^{-8}$, fi = 1.00), beta-poisson (${\alpha}=0.17$, ${\beta}=1.18{\times}10^5$, fi = 1.00), beta-poisson (${\alpha}=0.25$, ${\beta}=16.2$, fi = 0.57), exponential ($r=1.73{\times}10^{-2}$, fi = 1.00), and exponential ($r=1.73{\times}10^{-2}$, fi = 0.17)로 각각 선정하였다. 본 연구에서 제시된 용량-반응 모델들은 향후 국내 QMRA 관련 연구 및 진행에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.

다기관 코호트 연구에서 경동맥 내막-중막 두께 측정의 측정자간 신뢰도 평가 (Inter-Rater Reliability of Carotid Intima-Media Thickness Measurements in a Multicenter Cohort Study)

  • Lee, Jung Hyun;Choi, Dong Phil;Shim, Jee-Seon;Kim, Dae Jung;Park, Sung-Ha;Kim, Hyeon Chang
    • Journal of health informatics and statistics
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    • 제41권1호
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    • pp.49-56
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    • 2016
  • 목적: 경동맥 내막-중막 두께와 경동맥 경화반의 존재유무는 죽상동맥경화증의 임상 전단계를 나타내는 지표로 널리 사용되고 있다. 경동맥 내막-중막 두께를 측정할 때의 측정자 의존성 때문에, 다기관 연구에서는 경동맥 내막-중막 두께와 경화반 측정의 기관간 신뢰도를 확인하는 것이 중요하다. 이 연구의 목적은 심뇌혈관 및 대사질환원인 연구센터에 속해 있는 세 임상기관 사이의 경동맥 내막-중막 두께와 경화반 측정의 측정자간 신뢰도를 평가하는 것이다. 방법: 심뇌혈관 질환 과거력이 없는 사람 20명이 2014-2015년 사이에 이 연구에 참여하였고(연령 37-64세), 미리 정해진 프로토콜에 따라 연구참여자의 좌, 우 경동맥을 세 임상기관에서 반복적으로 측정하였다. 총 경동맥의 원위부에서 측정한 경동맥 내막-중막 두께의 최대값과 평균값을 기록하였다. 경동맥에서의 경화반 존재유무는 측정자에 의해 확인되었다. 경동맥 내막-중막 두께와 경화반 존재유무의 신뢰도를 급내상관계수와 카파 통계량을 통해 각각 평가하였다. 결과: 계산된 급내상관계수는 최대 경동맥 내막-중막 두께를 평가하였을 때 0.647이었고 (95% CI: 0.487-0.779), 평균 경동맥 내막-중막 두께를 평가하였을 때 0.758 (95% CI: 0.632-0.854) 이었다. Bland Altman plot에서, 관측치의 대부분은 평균의 차이에서 ${\pm}1.96$ 표준편차 사이에 분포하였다. 각 기관 사이의 경화반 존재유무에 대한 카파 통계량은 0.304 (기관 1과 2), 0.507 (기관 1과 3), 0.606 (기관 2와 3)이었다. 전반적인 일치를 평가하는 Fleiss카파값은 0.445였다. 결론: 세 임상기관 사이의 경동맥 내막-중막 두께의 측정자간 신뢰도는 훌륭하였으며, 경화반 존재유무에 대한 신뢰도는 적정하였다.

GOCI-II를 활용한 단기 연안지형변화 모니터링 가능성 평가 연구 (A Study on the Possibility of Short-term Monitoring of Coastal Topography Changes Using GOCI-II)

  • 이진교;김근용;유주형
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_2호
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    • pp.1329-1340
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    • 2021
  • 해양과 육상사이의 전이지대인 조간대는 인위적 활동과 자연적 교란에 의해 다양한 변화가 빠르게 일어나 지속적인 모니터링이 필요하다. 원격탐사 방법을 활용한 연안지형변화 모니터링은 조간대 접근성에 대한 한계를 극복하고, 조간대의 장기적인 지형변화를 관측하는데 효과적인 것으로 평가된다. 원격탐사를 이용한 기존 연안지형 모니터링연구는 대부분 Landsat 위성시리즈와 Sentinel 위성 영상 분석을 통해 수행되었다. 본 연구는 GOCI-II(천리안 해양위성 2호)영상에서 NDWI 지수를 이용해 수륙경계선을 추출한 후 다양한 조위에 따른 경기만 일대 조간대 면적 변화를 파악하고 짧은 기간 동안 DEM제작과 지형고도변화 관측의 유용성에 대해 살펴보았다. 2020년 10월 8일부터 2021년 8월 16일까지 경기만 일대에서 획득된 영상은 GOCI-II 249장, Sentinel-2A/B 39장, Landsat 8 OLI는 7장이었다. 조간대 DEM을 제작할 경우, Sentinel과 Landsat 영상은 최소 3개월에서 1년 이상의 자료수집이 필요했지만, GOCI-II 위성은 단 하루의 자료를 이용해서 조위에 따른 경기만 일대 조간대 DEM생성이 가능하였고 조간대 노출빈도 계산을 통해 지형고도변화도 관측하였다. GOCI-II 위성을 활용해 연안지형변화를 관측시 짧은 주기의 높은 시간해상도로 지형 변화를 조기 감지하고 부족한 공간해상도는 고해상도의 다중복합자료를 이용해 정밀하게 보간하여 활용하는 방안이 좋을 것으로 생각된다. 향후, 위 결과들을 바탕으로 연구 영역을 확대하고, 자동 분석 및 탐지 가능한 기술 개발을 통해 한반도 연안의 최신 지형도와 연안관리에 필요한 정보를 빠르게 제공 가능할 것으로 기대된다.

GOCI 위성영상과 기계학습 기법을 이용한 Ocean Colour-Climate Change Initiative (OC-CCI) Forel-Ule Index의 공간 상세화 (Spatial Downscaling of Ocean Colour-Climate Change Initiative (OC-CCI) Forel-Ule Index Using GOCI Satellite Image and Machine Learning Technique)

  • 성태준;김영준;최현영;임정호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_1호
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    • pp.959-974
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    • 2021
  • Forel-Ule Index (FUI)는 자연에 존재하는 담수 및 해수의 색을 남색부터 고동색까지 21 가지의 등급으로 구분하는 지표이다. FUI는 여러 선행연구에서 수계의 부영양화 지수, 수질인자, 광 특성 등과 연관 지어 분석되었으며, 여러 수질인자의 광학적 정보를 동시에 가지고 있는 새로운 수질 지표로써의 가능성이 제시되었다. 본 연구에서는 500 m의 높은 공간해상도를 가지는 정지궤도 해양위성해색탑재체(Geostationary Ocean Color Imager; GOCI) 관측 자료와 Random Forest (RF) 기계학습 기법을 활용하여 Ocean Colour-Climate Change Initiative(OC-CCI) 기반의 4 km FUI 자료를 공간 상세화 시켰다. 이를 활용하여 우리나라 연안 해역에 대한 수질인자와의 상관관계와 주요 해역에 대한 FUI의 공간적 분포 및 계절별 특성 변화를 분석하였다. 검증 결과 RF 기법으로 추정한 RF FUI는 결정계수(R2)=0.81, 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE)=0.7784로, Pitarch의 OC-CCI FUI 알고리즘을 적용하여 계산한 GOCI FUI 추정 정확도(R2=0.72, RMSE=0.9708) 대비 향상된 결과를 보였다. RF FUI는 총 질소(Total Nitrogen), 총 인(Total Phosphorus), 클로로필-a(Chlorophyll-a), 총 부유물질(Total Suspended Solids), 투명도(Secchi Disk Depth)를 포함하는 5가지 수질인자와 각각 0.87, 0.88, 0.97, 0.65, -0.98의 상관계수로 강한 상관성을 보였다. 산출된 FUI의 시간적 패턴 역시 여러 수질인자와의 물리적 관계를 반영하며 유의미한 계절적 패턴의 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 한반도 연안 수질 관리에서 고해상도 FUI의 활용 가능성을 제시하였다.

기계학습법을 이용한 동해 남서부해역의 표층 이산화탄소분압(fCO2) 추정 (Estimation of Surface fCO2 in the Southwest East Sea using Machine Learning Techniques)

  • 함도식;박소예나;최상화;강동진;노태근;이동섭
    • 한국해양학회지:바다
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    • 제24권3호
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    • pp.375-388
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    • 2019
  • 지구의 탄소순환을 이해하고 미래 대기 $CO_2$의 농도와 기후 변화를 예측하기 위해서는 해양과 대기 사이 $CO_2$ 교환율(sea-to-air $CO_2$ flux)의 시공간 변화를 정확하게 추정하는 것이 필요하다. 연구선을 이용한 현장 관측이 갖고 있는 시공간 제약으로 인해 동해에는 매우 제한적인 표층 이산화탄소분압($fCO_2$) 자료만 존재한다. 이 연구에서는 위성 및 수치모형에서 얻은 수온, 염분, 엽록소, 혼합층 자료를 세 종류의 기계학습 모형에 입력하여 동해 남서부해역의 고해상도 표층 $fCO_2$ 시계열 자료를 산출하였다. 세 모형 중 현장 관측 자료를 가장 잘 재현하는 Random Forest (RF) 모형의 평균제곱근오차는 $7.1{\mu}atm$이었다. RF 모형을 이용한 $fCO_2$ 예측에 중요한 역할을 하는 변수는 수온, 염분과 시간 정보였으며, 엽록소와 혼합층 깊이는 $fCO_2$ 예측에 미미한 역할을 하였다. RF 모형에서 예측한 표층 $fCO_2$를 이용하여 계산한 동해 남서부해역의 $CO_2$ 교환율은 $-0.76{\pm}1.15mol\;m^{-2}yr^{-1}$로 이전 현장 관측 연구에서 제시한 교환율( $-0.66{\sim}-2.47mol\;m^{-2}yr^{-1}$) 범위 중 작은 값에 해당한다. RF 모형의 표층 $fCO_2$ 시계열 자료는 1주일 내외의 짧은 시간 사이에도 $CO_2$ 교환율이 상당히 변할 수 있음을 보여주었다. 앞으로 보다 정확한 $CO_2$ 교환율 산출을 위해서는 $fCO_2$가 급격하게 변화하는 봄철에 높은 해상도의 현장 관측을 수행할 필요가 있다.

산림생태계 보호구역에서 외래식물 분포 예측을 위한 최적 모형의 선발 (Selection of Optimal Models for Predicting the Distribution of Invasive Alien Plants Species (IAPS) in Forest Genetic Resource Reserves)

  • 임치홍;정성희;정수영;김남신;조용찬
    • 한국환경생태학회지
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    • 제34권6호
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    • pp.589-600
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    • 2020
  • 효과적인 보호구역의 보전 관리를 위해서는 외래종의 정착 모니터링 및 확산 위험에 대한 저감 노력이 수반되어야 한다. 본 연구는 울진에 위치한 산림유전자원보호구역(2,274ha)에서 조사된 외래식물 분포 정보를 대상으로 활용도가 높은 세가지 종분포모형(Bioclim, GLM, MaxEnt)을 활용하여 외래식물의 잠재출현지역을 모의하였고, 모의 결과를 비교하여 지역적 지리 및 생태 관리 특성이 반영된 현실성 및 적합성 높은 종분포모형을 선발하였다. 분석에서 예측된 외래식물의 출현지역은 실제 분포와 같이 도로 같은 선형 경관 요소를 따라 분포하는 경향이었으며, 일부 벌채지가 포함되었다. 본 연구에서 적용한 각 모형의 예측력과 정확도를 통계적으로 비교한 결과, GLM과 MaxEnt 모형은 대체로 높은 예측력과 정확도를 보였지만, Bioclim 모형은 낮았다. Bioclim은 가장 넓은 면적을 출현예상지역으로 계산하였고, GLM, 그리고 MaxEnt 순으로 면적이 작았다. 모의 결과의 현상학적 검토에서는 GLM과 Bioclim 모형은 표본 수에 따라 예측력이 크게 영향을 받는 것으로 나타났고, 표본 수와 관계없이 가장 일관성 높은 모형은 MaxEnt로 평가되었다. 종합적으로, 본 연구에 사용된 모형 중 외래식물 분포 예측을 위한 최적 모형은 MaxEnt 모형인 것으로 판단되었다. 본 연구에서 제시한 정밀 생물종 분포 자료 기반의 모델 선발 접근 방식은 산림생태계 보호구역의 보전 관리 및 지역 특성이 반영된 현실적이고 정교한 모델 발굴 연구에 도움이 될 것이다.

경과기온 양상에 따른 신고 배의 지역별 개화예측모델 평가 (Evaluation of Regional Flowering Phenological Models in Niitaka Pear by Temperature Patterns)

  • 김진희;윤은정;김대준;강대균;서보훈;심교문
    • 한국농림기상학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.268-278
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    • 2020
  • 기후변화에 특히 민감한 농업분야에서 최근 겨울철 이상난동 현상으로 과실류의 개화시기는 앞당겨지고 있으며, 늦서리에 의한 꽃눈의 피해는 지속적으로 발생하고 있다. 본 연구에서는 꽃눈이 늦가을부터 휴면에 진입하여 추운 겨울을 지나 싹이 트고 꽃이 피는 봄까지 경과 기온의 양상이 식물의 개화반응에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 남한에서 주로 활용되고 있는 개화예측모델을 대상으로 최근 3년간 8개 지점에서 관측된 기온 자료를 확보하여 신고 배의 내생휴면 해제를 위해 필요한 냉각량과, 휴면타파 이후 개화까지 요구되는 가온량의 일정기간 누적값을 모델별로 각각 비교하고, 객관적으로 평가할 수 있는 관측 만개일 정보를 수집하여 지역별 모델 예측력을 평가하였다. 변동계수로 살펴본 냉각량 계산에 대한 모델별 성능은 mDVR 모델에서 8.4%로 가장 안정적인 것으로 확인되었고, 휴면해제 이후 개화에 도달하기까지 필요한 가온량에 대한 모델별 변동계수는 CD 모델이 17.5%로 낮은 편이었다. 2018년부터 2020년까지 3년간의 신고 배의 만개기 관측날짜로부터 평가한 DVR 모델, mDVR 모델, CD 모델의 만개기 예측력은 mDVR 모델의 정확도가 가장 높은 것으로 나타났고, DVR 모델이 전반적으로 좋지 않았다. 특히 울주나 사천 등 기온이 온난한 남부 해안지역에서 오차가 큰 경향이었으며, 예년에 비해 겨울철 기온이 유난히 따뜻했던 2019-2020년은 이천을 제외한 모든 지점에서 실제 개화일보다 빠르게 예측하는 결과를 보였다.

GK2A AMI를 이용한 한반도 식생건강지수 산출 (Retrieval of Vegetation Health Index for the Korean Peninsula Using GK2A AMI)

  • 이수진;조재일;류재현;김나리;김광진;손은하;박기홍;장재철;이양원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권2호
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    • pp.179-188
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    • 2022
  • 지구온난화는 기후변화를 야기하며 전지구적으로 이상기상 현상을 유발하고 있다. 우리나라에서도 폭염, 가뭄과 같은 이상기상 현상이 증가하고 있는 상황이다. 이상기상 감시를 위하여 지표면온도(Land Surface Temperature, LST), 온도상태지수(Temperature Condition Index, TCI), 식생활력지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI), 식생상태지수(Vegetation Condition Index, VCI), 식생건강지수(Vegetation Health Index, VHI) 등의 위성자료가 활용되고 있다. TCI와 VCI를 이용하여 계산되는 VHI는 온도, 강수와 같은 기상 요인에 의한 식생 스트레스를 나타내며, 기후변화 상황에서 가뭄 평가에 주로 활용되고 있다. TCI, VCI는 날짜 및 장소에 따른 LST, NDVI의 과거 평년치를 참조해서 산출되기 때문에, 아직 2년여의 자료밖에 없는 천리안위성 2A호(GK2A) AMI (Advanced Meteorological Imager) 자료로부터 TCI, VCI, VHI를 산출하는 것은 현재로서는 쉽지 않은 일이다. 본 연구에서는 대안적인 방법으로 VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) 센서의 LST, NDVI를 이용하여 GK2A의 VHI 산출 가능성을 모색하였다. GK2A와 VIIRS의 LST, NDVI는 상당히 높은 상관성을 보이기 때문에, GK2A에 존재하지 않는 과거 평년치를 VIIRS 자료로 대체하는 방식을 택하였다. 8일 간격으로 GK2A 격자에 해당하는 LST, NDVI의 최소·최대값 조견표를 구축하여 TCI, VCI, VHI를 산출하였고, 최근 우리나라 이상기상 현상에 대한 해석을 수행하였다. GK2A VHI는 2020년 3월과 6월의 폭염, 4월과 7월의 저온, 8월의 폭우 등으로 인한 식생 스트레스의 변화를 잘 표현하는 것으로 나타났지만, 미국 해양대기청(National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)의 VHI 산출물은 그렇지 않았다. 본 연구에서 제시한 GK2A VHI는 향후 LST, NDVI의 과거 평년치에 대한 통계적으로 엄밀한 보완을 거친다면 폭염, 가뭄으로 인한 식생 스트레스 감시에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

광산배수 정화시설 철 슬러지 기반 흡착제를 활용한 수용액상 불소 흡착에 관한 연구 (A Study of Fluoride Adsorption in Aqueous Solution Using Iron Sludge based Adsorbent at Mine Drainage Treatment Facility)

  • 이준학;김선준
    • 자원환경지질
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    • 제54권6호
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    • pp.709-716
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    • 2021
  • 본 연구에서는 강원도 강릉에 위치한 광산배수 처리시설 침전지에서 채취한 철 수산화물 기반의 슬러지를 자연 건조해 제조한 흡착제를 사용하여 인공 불소 수용액 및 실제 광산배수에 적용하여 흡착제의 불소 흡착 특성을 확인하였다. 실험에 사용된 흡착제의 화학적 성분, 광물학적 특성 및 비표면적을 분석한 결과, 주구성광물로 산화 철(Fe2O3)이 79.2 wt.%를 차지하며, 결정구조 분석에서 방해석(CaCO3)과 관련된 피크가 분석되었다. 또한 불규칙한 표면과 216.78 m2·g-1의 비표면적을 가지고 있음이 확인되었다. 실내 회분식 실험에서는 반응시간, pH, 초기 불소 농도 및 온도 등의 변화가 흡착량 변화에 미치는 영향을 확인하였다. 동적 흡착실험 결과, 불소의 흡착은 반응 시작 16시간 후 3.85 mg·g-1의 흡착량을 보이며 흡착량이 증가하다 점차 흡착량의 증가율이 감소하였으며, 등온 흡착실험에서 확인된 흡착제의 이론적 최대 흡착량은 81.01 mg·g-1으로 분석되었다. 또한 pH가 증가할수록 불소의 흡착량이 감소하는 모습을 보였으며, 특히 흡착제의 영전하점인 pH 5.5 부근에서 급격한 감소량을 나타냈다. 한편 등온 흡착실험의 결과를 Langmuir 및 Freundlich 등온 흡착 모델에 적용하여 사용한 흡착제의 불소 흡착 메커니즘을 유추한 결과, Freundlich 등온 흡착 모델과 더 높은 상관관계(R2=0.9138)로 일치하는 모습을 보였다. Van't Hoff 식을 활용하여 흡착제의 열역학적 특성을 파악하기 위해 25℃에서 65℃까지 온도를 증가시키며 획득한 흡착량 정보로 열역학적 상수 𝚫H°와 𝚫G°을 계산하여 흡착제가 흡열의 흡착 특성을 보이며 반응이 비자발적임을 도출하였다. 마지막으로 약 12.8 mg·L-1의 불소 농도를 가지는 광산배수에 흡착제를 적용하여 실제 환경에서 흡착제의 적용가능성을 확인한 결과, 약 50%의 불소 제거효과가 있는 것으로 나타났다.

AHP를 활용한 안전밸브(PSV) 고장모드의 Cause Factors 우선순위 분석 (Priority Analysis of Cause Factors of Safety Valve Failure Mode Using Analytical Hierarchy Process)

  • 김명철;이미정;이동건;백종배
    • Korean Chemical Engineering Research
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    • 제60권3호
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    • pp.347-355
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    • 2022
  • 안전밸브(PSV)는 다양한 원인으로 발생하는 압력이 설정 압력에 도달하면 자동적으로 스프링이 작동하면서 분출되고 일정 압력 이하가 되면 정상상태로 복원되는 안전장치이다. 안전밸브는 압력상승 등 비정상 상태에서 정상 작동할 수 있도록 주기적인 검사와 모니터링 이행이 필수적이다. 그러나 현행 안전검사는 정해진 주기에만 수행되고 있어 정상작동 여부의 안전성을 확보하는 데 어려움이 있다. 따라서 안전관리에 필요한 안전밸브의 고장모드와 원인요소를 찾아 평가항목을 개발하였다. 그리고 항목의 우선순위를 도출하여 안전성 확보를 위한 의사결정 정보를 제공하고자 한다. 이를 위해 15명의 전문가를 대상으로 안전밸브(PSV)의 Failure Mode Cause Factor(FMCFs)와 관련하여 중요하다고 판단되는 평가요인을 도출하기 위해 3차례에 걸친 델파이(Delphi) 조사를 수행하였다. 그 결과 안전밸브의 6개 고장모드와 그 하위요인 22개의 평가요인을 선정하였다. 이와 같이 선정된 평가요인들의 우선순위를 분석하기 위해 계층구조를 도식화하였고 우선순위 계산에는 계층적 의사결정 방법(AHP)을 적용하였다. 분석결과 FMCFs의 고장모드 우선순위는 'Leakage'(0.226), 'Fail to open'(0.201), 'Fail to relieve req'd capacity'(0.152), 'Open above set pressure'(0.149), 'Spuriously open'(0.146), 'Stuck open'(0.127) 순으로 확인하였다. FMCFs의 하위 우선순위는 'PSV component rupture'(0.109), 'Fail to PSV size calculation'(0.068), 'PSV Spring aging'(0.065), 'Erratic opening'(0.059), 'Damage caused by improper installation and handling'(0.058), 'Fail to spring'(0.053) 등의순으로확인하였다. 우선순위가 결정된 FMCFs 효율적인 관리를 통해 안전밸브의 취약점을 파악하고 안전성을 향상하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.